一种基于鸟类物种进化机制的路径优化方法技术

本发明专利技术公开一种基于鸟类物种进化机制的路径优化方法，包括：随机生成若干条可行路径，每一条路径对应一只鸟类的染色体，每一个节点对应染色体上的一个基因，基因长度为路径长度，基因顺序为路径节点顺序；确定经过可行路径所需的花费作为适应性函数；根据经过每条可行路径花费的多少对可行路径进行排序，并对其进行分类；计算利用多夫多妻制类的可行路径的数目，并重新随机生成一定比例的新可行路径，替代属于多夫多妻制类的可行路径；各条可行路径按照其所属鸟类物种进化方式进行繁殖重构，完成繁殖重构后，比较父代个体与子代个体的路径长度，保留花费少的可行路径；重复迭代到达设定的迭代次数阈值，获取若干条可行路径；对获取的可行路径中选取花费最少的路径作为优选路径。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开，包括：随机生成若干条可行路径，每一条路径对应一只鸟类的染色体，每一个节点对应染色体上的一个基因，基因长度为路径长度，基因顺序为路径节点顺序；确定经过可行路径所需的花费作为适应性函数；根据经过每条可行路径花费的多少对可行路径进行排序，并对其进行分类；计算利用多夫多妻制类的可行路径的数目，并重新随机生成一定比例的新可行路径，替代属于多夫多妻制类的可行路径；各条可行路径按照其所属鸟类物种进化方式进行繁殖重构，完成繁殖重构后，比较父代个体与子代个体的路径长度，保留花费少的可行路径；重复迭代到达设定的迭代次数阈值，获取若干条可行路径；对获取的可行路径中选取花费最少的路径作为优选路径。【专利说明】-种基于鸟类物种进化机制的路径优化方法
本专利技术设及网络路径优化领域，更具体地，设及一种基于鸟类物种进化机制的路 径优化方法。
技术介绍
最短路径问题是网络优化中最基本的问题，在多跳网络的路由分配W及在事故抢 修、交通指挥、Gl^s导航等行业应用中使用的非常广泛，快速的路径寻优算法能使系统可W 充分的利用网络资源，满足客户需求。 (1)求解单源最短路径的取值非负问题，最经典的方法为Di Astra算法， Di Astra算法又称为单源最短路径，它能求从一个顶点出发，到所有可到达顶点的最短路 径。主要特点是W起始点为中屯、向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法的优点 是100%能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所W有效率低的缺点。 (2)化ang Wook Ahn等提出利用遗传算法求解最短路径问题，该方法把可行路径 分解成若干段，在保证路段拓扑连通性的前提下，利用交叉算子交互可变路段，利用变异算 子引入新的路段，不断迭代直到算法收敛得到最短路径。该法的主要缺点有两个；一是算法 对新空间的探索能力是有限的，容易收敛到局部最优解。二是算法属于随机类算法，需要多 次运算，结果的可靠性差，不能稳定的得到解。 鸟类是世界上最大的四足类脊椎动物，鸟类繁殖进化的过程与优化问题有很多共 通之处，鸟类共有5种繁殖方式，包括单性生殖，单配制，一夫多妻制，一妻多夫制度，多夫 多妻制，每只鸟类将按照其自身的方式繁衍后代。
技术实现思路
为了克服上述现有路径寻找方法存在的不足，本专利技术提出一种基于鸟类物种进化 机制的路径优化方法，寻找出最短的路径，该方法模仿了鸟类物种特有的衍化后代的方式， 通过模仿鸟类的繁殖进化方式来求解图论中的最短路径问题，能够提高寻优效率和收敛速 度。 为了解决上述的不足，本专利技术的技术方案为： [000引，包括： S1.随机生成若干条可行路径，每一条路径对应一只鸟类的染色体，每一个节点对 应染色体上的一个基因，基因长度为路径长度，基因顺序为路径节点顺序； S2.确定经过可行路径所需的花费作为适应性函数； S3.根据经过每条可行路径花费的多少对可行路径进行排序，并对其进行分类，其 具体分类方式如下： [001引1)根据花费的多少将可行路径分为雌性类和雄性类，其中，花费小于等于阔值A 时，则对应的可行路径属于雌性类，否则属于雄性类； 2)对属于雌性类的可行路径进行分类，根据花费将其分为单性生殖类和一妻多夫 制类，其中，花费小于等于阔值B时，则对应的可行路径属于单性生殖类，否则属于一妻多 夫制类； 对属于雄性类的可行路径进行分类，根据花费将其分为单配制类、一夫多妻制类 和多夫多妻制类，其中，花费小于等于阔值C时，则对应的可行路径属于单配制类，花费大 于阔值C且小于等于阔值D时，则属于一夫多妻制类，花费大于阔值D时，则属于多夫多妻 制类； 其中 A〉B，D〉C〉A; S4.计算属于多夫多妻制类的可行路径的数目为E，并重新随机生成a E个新可行 路径，〇< a <1，替代属于多夫多妻制类的a E个可行路径； S5.对各条可行路径按照其所属鸟类物种进化方式进行繁殖重构，完成繁殖重构 后，比较父代个体与子代个体的路径长度，保留花费少的可行路径； S6.重复步骤S3到S5直到到达设定的迭代次数阔值，获取若干条可行路径； S7.对步骤S6获取的可行路径中选取花费最少的路径作为优选路径。 优选的，所述步骤S5中所述的各条可行路径按照其所属鸟类物种进化方式进行 繁殖重构的具体方式如下： 当可行路径属于单性生殖类时，其繁殖重构方式为： [00巧 101)为每个节点生成一个节点变异概率啤，当啤大于节点变异概率阔值时，则 该节点发生变异，两个变异节点间的基因片段为待变异基因片段； [002引 10。为每个待变异基因片段生成一个基因变异概率rpvj，当rpvj大于基因片段变 异概率阔值时，该基因片段发生变异，根据该段基因的首尾节点重新生成一条可行路径替 换掉对应的待变异基因片段； 当可行路径属于单配制类时，则与属于单性生殖类或一妻多夫制类的可行路径进 行繁殖重构获取子代个体，其具体方式为： 201)捜索两条可行路径间相同的节点，并W首尾节点相同的部分路段集作为待交 换基因片段； 202)当待交换基因片段交换概率rpCj.大于交换阔值时，则基因片段交换； 当可行路径属于一夫多妻制类时，则与雌性类的可行路径进行繁殖重构获取子代 个体，其具体方式为； [002引 301)捜索属于雄性类可行路径与其他所有属于雌性类可行路径相同的基因片 段； 302)将阔值大于基因交换概率的基因片段找出，再使用变异概率最大的等位基因 片段进行交换； 当可行路径属于一妻多夫制类时，则与属于雄性类的可行路径进行繁殖重构获取 子代个体，其具体方式为： 401)捜索属于雌性类可行路径与其他所有属于雄性类可行路径相同的基因片 段； 402)将阔值大于基因交换概率的基因片段找出，再使用变异概率最大的等位基因 片段进行交换； 当可行路径属于多夫多妻制类时，则与属于雌性类的可行路径进行繁殖重构获取 子代个体，其具体方式为： 501)捜索所有属于雌性类可行路径与其他所有属于雄性类可行路径相同的基因 片段； 502)将阔值大于基因交换概率的基因片段找出，再使用变异概率最大的等位基因 片段进行交换。 优选的，所述确定的适应性函数为路径长度、时间、延误、费用或排放， 当适应性函数为路径长度时，即根据路径的长短对可行路径进行分类，路径长则 花费多，路径短则花费少； [003引当适应性函数为时间时，即根据经过可行路径时间的长短对可行路径进行分类， 时间长则花费多，时间短则花费少； 当适应性函数为延误时，即根据经过可行路径延误的时间长短对可行路径进行分 类，延误时间长则花费多，时间延误短则花费少； 当适应性函数为费用时，即根据经过可行路径所需费用的多少对可行路径进行分 类，费用多则花费多，费用少则花费少； 当适应性函数为排放时，即根据经过可行路径所需排放的多少对可行路径进行分 类，排放多则花费多，排放少则花费少。 优选的，所述可行路径的路径长度的具体计算方式如下： 【权利要求】1. ，其特征在于，包括：51. 随机生成若干条可行路径，每一条路径对应一本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于鸟类物种进化机制的路径优化方法，其特征在于，包括：S1.随机生成若干条可行路径，每一条路径对应一只鸟类的染色体，每一个节点对应染色体上的一个基因，基因长度为路径长度，基因顺序为路径节点顺序；S2.确定经过可行路径所需的花费作为适应性函数；S3.根据经过每条可行路径花费的多少对可行路径进行排序，并对其进行分类，其具体分类方式如下：1)根据花费的多少将可行路径分为雌性类和雄性类，其中，花费小于等于阈值A时，则对应的可行路径属于雌性类，否则属于雄性类；2)对属于雌性类的可行路径进行分类，根据花费将其分为单性生殖类和一妻多夫制类，其中，花费小于等于阈值B时，则对应的可行路径属于单性生殖类，否则属于一妻多夫制类；对属于雄性类的可行路径进行分类，根据花费将其分为单配制类、一夫多妻制类和多夫多妻制类，其中，花费小于等于阈值C时，则对应的可行路径属于单配制类，花费大于阈值C且小于等于阈值D时，则属于一夫多妻制类，花费大于阈值D时，则属于多夫多妻制类；其中A>B，D>C>A；S4.计算属于多夫多妻制类的可行路径的数目为E，并重新随机生成αE个新可行路径，0<α<1，替代属于多夫多妻制类的αE个可行路径；S5.对各条可行路径按照其所属鸟类物种进化方式进行繁殖重构，完成繁殖重构后，比较父代个体与子代个体的路径长度，保留花费少的可行路径；S6.重复步骤S3到S5直到到达设定的迭代次数阈值，获取若干条可行路径；S7.对步骤S6获取的可行路径中选取花费最少的路径作为优选路径。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：何兆成，周亚强，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东;44